AI+行业垂类市场空间如何？

以基本面为主导，AI演绎方向各异。

1.AI视频生成：道阻且长，关注两条核心逻辑

AI视频生成的核心难题：1）视频质量的稳定性。在Runway等主流视频生成软件中，需要大量重复尝试才能达到预期效果，且对Prompt描述的准确度有较高的要 求。2）画面运动的核心逻辑理解。文生图模型可以通过大量训练在一定程度上解决画面透视、结构和比例的问题，但视频的生成需要对运动物体的结构有清晰的 理解和认知，才能在运动过程中准确刻画透视关系，避免画面走形和失真。相比一步到位的文生视频，以3D模型和物理引擎为中介的AIGC工具或将更具发展前景， 有望达到更高的视频质量上限。

基于现阶段AI视频商业化的主要痛点，短期内应当关注哪些机会？ 1）基于内容创作的商业化逻辑：视频作为典型的内容创作行业，需要持续的IP运营培养用户粘性，使用户倾注感情，因此需要以稳定的质量、前后连贯一致的风 格进行持续内容更新，核心竞争力在于分镜设计、镜头语言、叙事节奏等，现阶段AI生成视频很难做到这一点。短期内能规避该痛点的领域包括：① 广告营销、 自媒体等对视频质量要求不高领域；② 数字人直播等定制化空间小的模式。 2）基于商业化视频的质控和流程：在影视动画工业流程中，上下游流程整合度较高，分镜、建模、K帧、渲染等不同环节需要按照流程规范进行有效的信息沟通， 想要在人机之间准确传达需求，仍需提升大模型的通识能力和理解能力。针对这一痛点，短期内AIGC可以聚焦于在某个环节内部提升工作效率，因此上下游整合 能力强的产品更具优势，关注设计类产品完备的Adobe，旗下PR、AE等视频编辑软件整合Firefly AI，有效提高创作者的工作效率。

2.多媒体版权：出售训练素材获利，利好与利空并存

用于AI模型训练的数据集有多种方式避免侵权，或直接补偿版权持有人 专有数据：1）版权合作协议：Shutterstock、Axel Springer等多家版权提供商与AI公司建立合作；2）API付费访问：部分专业性强的数据提供商会对API访问进 行收费，23年Reddit、Twitter的API访问由免费转向付费。 开源数据：1）开放许可协议：包括CC、ODC、CDLA等；2）特定的数据抓取策略：如遵守网站的Robot.txt文件；3）社区监督：提升数据集透明度。 直接补偿创作者：1）事前补偿：技术难度低，但难以界定合理的补偿额度，如Shutterstock建立的贡献者基金；2）事后补偿：对AI生成内容进行溯源，定价合 理但技术尚不成熟，如卡耐基梅隆大学发表的归因模型算法。 专用数据集：直接出售适用于模型训练的数据集，或打包成MaaS服务。

从Shutterstock看版权库与AI公司的合作：AI利好整体强于利空 1）利好：Shutterstock的数据授权收入已较明显体现在业绩端，驱动估值修复和股价回升； 2）利空：23年以来Shutterstock传统业务低迷更多受同业竞争影响，同类公司Getty Image业绩稳健，AIGC对版权库行业的威胁和替代尚不明显。

3.电商/医疗/金融：仍以基本面主导， AI锦上添花但不能雪中送炭

电商SaaS：1）AI助力商家简化经营流程，改进营销策略；2）对话机器人向顾客提供销售建议，有助于提升消费体验，推动商家GMV上升， 有助于提高SaaS产品用户数。 医疗SaaS：AI赋能医疗垂类SaaS，有助于帮助销售和医疗团队提升效率

Lemonade：估值修复的关键是经营现金流的转正，AI技术并无明显的边际变化

Lemonade是一家AI驱动的保险科技公司，平台于2016年9月上线，为客户提供低成本的保险方案。 基于AI的预测模型LTV6：发布于22M8，利用AI预测客户索赔、流失、交叉销售的可能性，计算客户生命周期价值（LTV） AI驱动公司基本面转暖，大幅提振估值。由于公司存在较大的流动性风险（19Q1-24Q2经营现金流均为负），该公司PS估值水平较低。24Q3 营收、EBITDA超预期，经营现金流转正，财报发布后估值快速修复。公司在股东信中提到不断改进的LTV AI模型与客户获取形成紧密正反馈。

Fico：从传统信用平台向AI决策平台转型，但高估值主要由强劲的基本面支撑

Fico成立于1956年，是使用预测分析和数据科学改进运营决策的先驱。Fico正在从消费者信用评估平台向AI决策平台转型，在AI加持下协助企业 进行透明可信的决策、客户互动、风险管理。2024年，Fico因在AI决策平台方面的创新被IDC、Forrester Wave、Chartis等第三方分析公司认可。 公司并未给出AI货币化的指引，当前高估值由强劲的基本面支撑，包括24年涨价带来的抵押贷款加速增长，以及软件平台ARR的高速增长。

Intuit：虽然公司持续强调AI，但由于业绩基本面较为低迷，难以提振估值

Intuit成立于1983年，是美国智能财税领域的龙头公司，主要产品包括ToC的记账软件Quicken，报税服务TurboTax Live，ToB的信贷和理财 服务等。尽管公司在业绩电话会中强调公司正在从财税会计平台向AI驱动的专家平台转型，AI功能为客户带来了“切实的利益”、“显著的竞 争优势”，但投资者更担忧缺乏成长性的营收以及持续提高的销售成本。

4.AI教育：AI替代or互补，关键在于独特的产品优势

AI对于教育领域的影响较为复杂，关键在于核心竞争力是否与LLM的功能重合。生成式AI的自然语言交互特性非常契合教育软件的需求，但也会替代教育软件的功能。 例如对于Chegg等解题软件，随着LLM复杂推理性能的提升，解题功能可以轻松被AI聊天机器人替代，经过多年积累的题库优势将不复存在。对于Coursera等网课平台 来说，其核心竞争力在于系统性的学习框架和资质认证，短期内不会被AI替代，而AI摘要、AI字幕等功能能有效提升用户的学习体验。而对于Duolingo等语言学习软件， 其核心竞争力可能受益于LLM的发展，因为语言学习需要非标准化的互动式练习，类似的受益于LLM的学习领域还包括写作培训、面试辅导等。

Duolingo：主要受益于传统业务的提升，生成式AI提振业绩的同时也带来了一定的毛利率压力

根据公司24Q3业绩电话会，Duolingo的AI布局包括：1）Max订阅计划中加入的AI驱动的Lily视频通话功能。2）AI优化内容创建流程，使产品上线速度加快。3）生成式 AI分析了用户行为，帮助公司更有效地定位目标用户群体，得出英语学习者使用AI功能的频率是其他语言学习者的两倍。

AI功能推动了业绩增长：根据公司24Q3业绩电话会，Duolingo DAU同比增长54%，部分归因于AI驱动的新功能，DuolingoMax已覆盖50%的DAU，预计年底增加到 60%-70%。Duolingo Max订阅计划的价格是Super计划的 2倍（在美国市场），但AI相关推理成本使得毛利率略低于Super计划，预计AI推理成本将使Q4毛利率环比下 降100基点。公司在24Q3电话会中提到，AI驱动的新功能（如Lily视频通话）对Q3收入增长产生了显著影响，并在Q4指引中明确提到AI的贡献。 预计成本压力将逐步缓解：AI推理成本目前下降了 90%，预计未来还会进一步降低，从而使公司能以更低的价格在发展中国家推广该功能。